典型文献
改进蝗虫优化MLP神经网络及数据分类应用
文献摘要：
为提高医疗诊断准确率,提出基于改进蝗虫优化算法的多层感知器MLP神经网络预测方法.针对传统MLP易陷入局部最优的问题,提出改进蝗虫优化算法对MLP模型优化.将蝗虫位置映射为由权值和偏差定义的MLP网络,通过蝗虫觅食位置变化,结合群智能优化算法逃离局部最优和更加均衡的搜索和开发能力,利用改进GOA算法对网络权值和偏差优化求解,以均方误差评估个体优劣,实现MLP模型迭代优化.实验结果表明,所提方法可以得到更高的分类准确率,且稳定性更好.
文献关键词：
多层感知器;神经网络;蝗虫优化算法;数据分类;智能优化;医疗诊断;适应度函数
中图分类号：
作者姓名：
王强;胡荣
作者机构：
成都文理学院 信息工程学院,四川 成都 610401;吉利学院 智能科技学院,四川 成都 641402
文献出处：
引用格式：
[1]王强;胡荣-.改进蝗虫优化MLP神经网络及数据分类应用)[J].计算机工程与设计,2022(12):3443-3452
A类：
B类：
MLP,数据分类,高医,医疗诊断,诊断准确率,蝗虫优化算法,多层感知器,神经网络预测,局部最优,模型优化,权值,觅食,合群,群智能优化算法,逃离,GOA,优化求解,均方误差,误差评估,模型迭代,迭代优化,分类准确率,适应度函数
AB值：
0.308767
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